Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
MTP на MoE: тесты производительности Gemma4 и Qwen3 в llama.cpp
Практические тесты Multi-Token Prediction на MoE-моделях в llama.cpp: Gemma4-26B разогнана с 88 до 132 t/s TG, Qwen3.6-27B — с 61 до 94 t/s TG. Готовые конфигур
02
DavidAU и Qwen 3.6 27B: совместная доработка, которая работает — тест на агентных задачах
Сборка Qwen 3.6 27B от DavidAU прошла агентный тест с 0 ошибок на 10 запусках — стоковая Unsloth ошибалась 2 раза. Разбираем бенчмарки, структуру рассуждения и
03
OpenAI и open-weight модели: год тишины, safeguard fine-tunes и давление конкурентов
Прошел год без новых open-weight моделей OpenAI. Разбираем причины молчания, единственные релизы safeguard fine-tunes и давление конкурентов Kimi, Qwen, GLM. Тр
04
Оптимизация llama.cpp под ROCm: ускорение промптов до 15% и Q2_K в 28 раз
Новый PR в llama.cpp ускоряет обработку промптов на AMD GPU через ROCm до 15% и исправляет баг, делающий квантизацию Q2_K в 28 раз быстрее. Разбираем суть право
05
Claude Fable 5 и гонка IPO: как большие модели, агентные риски и миллиардные сделки меняют ландшафт AI в 2026 году
Claude Fable 5 с невидимыми guardrails, IPO OpenAI и Anthropic, Google AI Pro за $19.99, Siri на кастомном Gemini и сделка Google-SpaceX на $920 млн/мес. Полный
06
Запрет открытых ИИ-моделей в США: причины, последствия и как сохранить доступ
Администрация США под давлением лабораторий рассматривает запрет открытых ИИ-моделей. Разбираем мотивы сторон, удар по open-source и практические сценарии обход
07
Как локальная LLM Qwen 27B за 5 минут исправила тормоза Windows: практический кейс без кода
Реальный кейс: пользователь без навыков программирования диагностировал и устранил перегрузку диска службой поиска Windows с помощью локальной LLM Qwen 27B. Нас
08
ИИ-ассистенты в разработке: экономия времени или потеря экспертизы?
ИИ-ассистенты ускоряют разработку на 55% на шаблонных задачах, но замедляют на 19% на сложных. Джуниоры теряют 17% понимания концепций. Разбираем, где проходит
09
GGUF vs Bitsandbytes: Новый стандарт LoRA-тренировки моделей с низким VRAM
GGUF с APEX-квантованием и fused-ядрами запускает LoRA-тренировку MoE-модели Qwen3.6-35B-A3B в 16 GiB VRAM без CPU offloading. Сравнение с bitsandbytes по подде
10
Дефицит DRAM на 10 лет: как нехватка памяти изменит рынок AI-решений и что делать специалистам
Председатель ADATA предупредил о возможном 10-летнем дефиците DRAM. Разбираем, как это скажется на ценах видеокарт, масштабировании ML-проектов и какие стратеги
11
Материаловедение как драйвер ИИ-инфраструктуры 2026: полимеры, эластомеры и спецжидкости
Полимеры, эластомеры и спецжидкости — три группы материалов, без которых невозможно масштабирование ИИ в 2026 году. Разбираем, как устойчивость к плазме и иммер
12
Обзор недели AI: Claude Opus 4.8, Microsoft MAI, IPO Anthropic и открытая модель Minimax-M3
Четыре судьбоносных анонса за одну неделю: Claude Opus 4.8 с мультиагентными Workflows, модели Microsoft MAI и ассистент Scout, IPO Anthropic за $965 млрд и отк